| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 抑郁症静息态的fMRI研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于静息态fMRI数据的分类方法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文创新之处 | 第13-14页 |
| 1.4 本文框架 | 第14-16页 |
| 2 预备知识 | 第16-22页 |
| 2.1 非参数统计 | 第16-18页 |
| 2.1.1 Mann-Whitney U检验(M-W U检验) | 第16-18页 |
| 2.1.2 Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验) | 第18页 |
| 2.2 留一交叉检验 | 第18-19页 |
| 2.3 分类器基本思想 | 第19-22页 |
| 2.3.1 Fisher线性判别法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 K-最近邻法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 朴素贝叶斯 | 第21-22页 |
| 3 数据预处理及特征提取 | 第22-26页 |
| 3.1 数据及其预处理 | 第22-23页 |
| 3.2 特征提取 | 第23-26页 |
| 4 结果分析 | 第26-36页 |
| 4.1 分类结果 | 第26-29页 |
| 4.1.1 Fisher分类结果 | 第27-28页 |
| 4.1.2 KNN分类结果 | 第28-29页 |
| 4.1.3 朴素贝叶斯分类结果 | 第29页 |
| 4.2 分类效果对比 | 第29-32页 |
| 4.3 置换检验结果 | 第32-33页 |
| 4.4 具有高判别力的脑区 | 第33-36页 |
| 5 总结与展望 | 第36-38页 |
| 5.1 总结 | 第36-37页 |
| 5.2 展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-42页 |
| 附录 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44-46页 |
